package com.sz.szaiagent.rag;

import org.springframework.ai.chat.client.advisor.RetrievalAugmentationAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.api.Advisor;
import org.springframework.ai.rag.retrieval.search.DocumentRetriever;
import org.springframework.ai.rag.retrieval.search.VectorStoreDocumentRetriever;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.ai.vectorstore.filter.Filter;
import org.springframework.ai.vectorstore.filter.FilterExpressionBuilder;

/**
 * 创建自定义的 RAG 检索增强顾问的工厂
 * 该类用于创建自定义的RAG检索增强顾问，结合向量存储和过滤条件，提升检索的准确性和效率。
 */
public class LoveAppRagCustomAdvisorFactory {

    /**
     * 创建自定义的 RAG 检索增强顾问
     * @param vectorStore 向量存储，用于存储和检索文档向量
     * @param status 状态，用于过滤特定状态的文档
     * @return 自定义的 RAG 检索增强顾问
     */
    public static Advisor createLoveAppRagCustomAdvisor(VectorStore vectorStore, String status) {
        // 过滤特定状态的文档
        Filter.Expression expression = new FilterExpressionBuilder()
                .eq("status", status) // 设置过滤条件
                .build(); // 构建过滤表达式
        // 创建文档检索器
        DocumentRetriever documentRetriever = VectorStoreDocumentRetriever.builder()
                .vectorStore(vectorStore) // 设置向量存储
                .filterExpression(expression) // 设置过滤条件
                .similarityThreshold(0.5) // 设置相似度阈值
                .topK(3) // 设置返回文档数量
                .build(); // 构建文档检索器
        return RetrievalAugmentationAdvisor.builder()
                .documentRetriever(documentRetriever) // 设置文档检索器
                .queryAugmenter(LoveAppContextualQueryAugmenterFactory.createInstance()) // 设置查询增强器
                .build(); // 构建RAG检索增强顾问
    }
}
